Direct Predictive Current Control of a New Five-Level Voltage Source Inverter
Notice bibliographique
Résumé
This article proposes a direct predictive current control approach to regulate the flying capacitor voltages along with the output currents in a new five-level voltage source inverter under a wide range of output frequencies and load power factors. Also, the proposed approach maintains the flying capacitor voltage ripples well below the desired limits (10%-15%) throughout the operating range. The sampled data model of a new five-level voltage source inverter is developed to predict the future behavior of the control variables such as output current, and flying capacitor voltage and its ripples. A three-objective cost function with reference and predicted control variables is formulated. The cost function is evaluated for all possible switching states, then an optimum switching state which gives the low cost value is selected. The optimum switching state is applied to the converter in one sampling interval. The feasibility of the proposed control method is verified on a new five-level voltage source inverter by using MATLAB/Simulink simulations and experimental studies on a scaled-down laboratory prototype with dSPACE Microlab Box. Furthermore, the performance of the proposed approach is analyzed in terms of voltage and current harmonic distortion, and flying capacitor voltage ripples at different current magnitudes, output frequencies, and load power factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».